Recomendação Híbrida de Objetos de Aprendizagem a partir da Predição de Necessidades Personalizadas de Estudantes - Schrammel, Lucca Alexandre; Fontoura, Lisandra Manzoni (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2023: Anais do XXXIV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2023)
Dada a grande quantidade de dados disponíveis, está cada vez mais difícil identificar objetos de aprendizagem (OA) que contribuirão no processo de aprendizagem dos estudantes. Neste cenário, este trabalho propõe um framework de modelo híbrido para recomendação de OA com base nas preferências e nas necessidades de cada estudante. Para isso, o framework realiza um processo de predição de desempenho para identificar eventuais dificuldades que um estudante poderá apresentar e o framework gera recomendações assertivas, aumentando as chances de aprovação, tendo em vista que o mesmo contará com uma gama de OA que permitirão um melhor desempenho dentro de um semestre letivo.